类神经网路在长期电力需求预测之应用研究

《类神经网路在长期电力需求预测之应用研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、類神經網路在長期電力需求預測之應用研究許哲強賴正文南榮技術學院工管科台南縣鹽水鎮朝琴路178號E-mail:stronghs@mail.njtc.edu.tw的電源開發，以避免投資不足造成電摘要力供給的短缺，形成經濟成長的瓶本研究之主旨在於根據台灣整體頸，或避免投資過剩，浪費資源，將及各區域的發展狀況設立總體及區域是電力事業所必須面臨的考驗。電力需求預測類神經網路模式，用以基於上述的說明，本研究之主推估總體及各區域未來電力需求之情旨在於根據各區域的發展狀況設立形。研究結果發現，台灣地區於民電力負載預測模式，用以推估各區域國105年整體系統電力需求將達以及全台灣未來電力需求之情形，並2

2、86,287百萬度；未來區域需電期研究結果可供電力輸、配線路等基部分則以北部及南部成長較礎建設以及決策單位未來審核獨立快。此結將可供區域電力輸、配線發電業之參考。路等基礎建設以及決策單位未來審核獨立發電業之參考。二、區域範圍之界定與資料來源關鍵詞：人工神經網路、需電預本研究根據行政院經濟建設委員會都市測、區域性負載預測及住宅發展處（1999）所擬定之「台灣地區綜合開發計畫」所劃分的四個區域，及一、前言參考台電公司區域調度中心，在區域負載區域的劃分上將台灣本島劃分為北部地近幾年來，台灣地區隨著經濟區、中部地區、南部地區以及東部地區等成長以及國民所得逐年提高，民生用四大區域。各區域範圍對

3、照表如表1所電亦伴隨之大幅成長；此外，在產業示。本研究所需蒐集之各類資料型態能源使用方面，由於電力具備易控制為年資料，其來源如下表2所示，研性、快加熱性、便利性和使用時低污究時間區間因考量各類統計資料來源染性以及其他多項特質，因而成為現而定為民國70年至88年之間，資料代化工業不可或缺之動力，此更促使處理上分主要為二部份；70年至85電力需求量大幅攀升。然而，電力具年資料為建構各類預測模型之基本資有不易儲存的特性(以現代技術和經料；86年至88年則為驗證模型有效性濟效益而言，僅能保存少量電力)，之事後預測資料。因而在無存貨可資備用的情形下，對三、負載預測模式之建立與預測結果於電力的需

4、求往往需要即時的生產以滿足之，然而電廠的規劃與興建需在電力需求預測區分為系統與區域要較長的前置時間(lead-time)及龐需電兩部份，並分別設立不同型態的類大的資金投入，因此如何事先準確地神經網路模式予以分析及預測。各預測預測未來的電力需求，並輔之以適當模式之架構如表3所示：表1各區域範圍對照表包含縣市北部地區基隆市、台北市、台北縣、宜蘭縣、桃園縣、新竹市、新竹縣中部地區苗栗縣、台中縣、台中市、彰化縣、南投縣、雲林縣、南部地區嘉義市、嘉義縣、台南縣、台南市、高雄縣、高雄市、屏東縣東部地區台東縣、花蓮縣表2資料來源資料名稱資料來源國內生產毛額行政院主計處：中華民國台灣地區國民所得統計

5、摘要各營業處售電量台電統計年報區域尖峰負載量台電公司歷年售電與尖峰負載台電統計年報區域電力用戶數台電統計年報區域電燈用戶數台電統計年報區域戶數台灣省統計年報、都市及區域發展統計彙編、各縣市統計要覽表3電力需求預測模式及架構預測項目預測方法倒傳遞神經網路系統神經元連結方式：全連結(fullconnection)需電轉換函數：線性轉換函數(lineartransferfunction)一層隱藏層輸入層隱藏層輸出層2個神經元1個神經元1個神經元(電力用戶數、國內(系統需電量)生產毛額)倒傳遞神經網路區域神經元連結方式：全連結(fullconnection)需電轉換函數：線性轉換函數(lin

6、eartransferfunction)一層隱藏層輸入層隱藏層輸出層2個神經元1個神經元1個神經元(區域電力用戶數、(區域需電量)系統需電量)之用；民國86年至88年之資料作為事本文採用民國70年至85年共計16後預測(expostforecast)之用；事前預測年的樣本資料作為估計預測模式參數(exanteforecast)年限則自民國89年預果可以發現預測結果之各區間需電彈測至105年。另外在國內生產毛額的推性係數大約為0.99，此值與經驗值1相估上，我們並無建構相關模式加以推當接近，顯示本研究之最適系統需電人估，而是引用較具公信力之預估資料，工神經網路預測結果具合理性。國內未來

7、經濟成長率則參考台電公司「長期負載預測（89至103年）」報告（二）區域需電預測結果中8902中案平均成長率之推估結果，在區域需電部分；由表4中人工神因該數值是經由『長期負載預測環境預經網路模式的事後預測效果，其RMS測小組諮詢委員會議』之專家學者適當值除東部地區稍高外其餘地區皆相當的修正及調整，結果應較具公信力。在低。由民國89年至105年之需電預測用電戶數的推估上則建構了一個人工結果可知，北部地區於民國105年電力神經網路加以推估，網路輸入值為人口需求